几内亚苏阿皮蒂项目移民安置实施管理模式

水电工程移民是一项复杂的系统工程,也是一个世界级难题。几内亚苏阿皮蒂水利枢纽项目移民规模大,涉及范围广,移民周期长;几内亚没有户籍制度,库区人口及实物指标调查面临极大的困难;缺乏完整的移民法律法规体系和大规模的移民经验,移民工作实施难度大;经济发展水平落后,移民文化水平和生活水平低,生产生活严重依赖耕地。通过采取一系列创新化的移民安置实施管理模式,因地制宜,从多个方面提出苏阿皮蒂项目移民管理模式,取得了较好的成果。     

机器人相机空间智能编程方法研究*

针对传统的示教编程方式存在操作复杂,效率低,危险性高等不足,严重限制了工业机器人的推广应用。基于自然的人机交互示教方式,提出了一种基于计算机视觉的相机空间工业机器人智能虚拟编程方法,本方法不需要实际操作示教盒和机器人本体,仅采用辅助示教工具在视觉相机空间示教就实现了工业机器人的虚拟编程。主要研究了实现该方案的关键技术即基于相机空间映射模型的视觉定位技术以及基于K-means聚类算法实现的相机空间映射关系自学习技术。最后,基于自主开发的机器人平台,开展基于相机空间的虚拟智能编程实验,验证了本文提出的相机空间工业机器人智能编程方法的可行性及正确性。     

传统刺绣工艺在现代服装设计中的时尚化体现

对传统刺绣在当代时尚社会的发展进行了初步的研究,从刺绣本身的材质、图案题材、针法到刺绣工艺手法的结合创新,进行了分析,总结出传统刺绣的时尚性演变与发展,旨在对现有的刺绣情况进行总结,丰富设计手法,将传统刺绣的继承与发展落到实处。     

“双储”模式下的节能控制在小区供水系统中的应用

根据城市居民对供水的可靠性、稳定性、经济节能性的需求,课题组提出了一种基于"双储"模式的供水系统,并按照本市德胜住宅小区的供水要求,设计了一套由储水池、气压罐、变频器、多台水泵机组等主要设备构成的全自动变频恒压供水系统.经过近半年的运行测试,系统有效地解决了传统供水方式中存在的问题,增强了系统的总体性能,有明显的节能效果.     

强油非导向变压器热特性分析及优化设计

本文中作者借助流体软件对强油非导向变压器进行了热特性分析,并对变压器内部散热油路及冷却器进行了优化设计.     

依据角度位置变速的铺匀器控制系统

用角度测量传感器，检测铺匀器的角度变化，并用新型的电、液控制技术，实施了对铺匀器的变速控制。此设计经实际使用，效果良好。     

对Al-Cu合金中α-Al及Al2Cu生长行为的探讨

研究了Al-Cu合金中α-Al和Al2Cu的生长行为,分析了初生α-Al及初生Al2Cu作为共晶核心形核的能力.结果发现,在过共晶组织中,初生相Al2Cu形貌大部分有明显的拐角,观察其平面有的呈矩形,呈现小面生长特性.而α-Al与Al2Cu共晶生长时,Al2Cu择优生长特征削弱,与α-Al耦合生长呈现非小面-非小面生长,表明Al2Cu在不同的生长阶段表现出的生长行为不同.在亚共晶组织中,初生相α-Al周围形成离异共晶的Al2Cu,而过共晶组织中初生相Al2Cu周围没有离异共晶的α-Al,表明初生相Al2Cu作为共晶层片核心的能力比初生相α-Al作为共晶层片核心的能力强.     

一种动态自适应HTTP流媒体码率切换算法

近年来,基于HTTP的动态自适应流媒体技术,已经被各种网络视频播放服务广泛采用.针对客户端缓冲区受限和网络环境不稳定的情况,提出一种基于客户端缓冲区长度的动态自适应码率选择算法.该算法通过对缓冲区进行分级实现了带宽的不同比例的缩放,并采用滑动窗口技术对带宽进行平滑处理.同时,通过设置每个缓冲区等级的带宽持续上升或下降时间的限制和采用高低带宽的中间码率等级,使码率等级不会剧烈变化.实验结果表明,该算法能在带宽利用和视频质量的平滑之间取得较好的平衡,提供良好的视频播放用户体验.     

大数据处理模式——系统结构,方法以及发展趋势

近年来,大数据处理的相关理论以及技术越来越受到工业界和学术界的重视.一方面,在科学研究过程中产生了大量的数据,对于数据的理解成为进行科学研究的一个重要手段.另一方面,随着信息技术的不断发展,企业在信息化过程中积累了大量的结构化和非结构化数据.企业管理与运营的这些数据已经成为企业的核心资产,深刻地影响着企业的业务模式,给企业决策、组织和业务流程带来显著的变化.因此,大数据处理的相关技术也受到工业界的极大关注.依据数据处理的时间特征,大数据处理模式可以分为"离线批处理式数据处理","查询式数据处理"以及"实时式数据处理"三种模式.本文从技术角度,总结了大数据处理的总体架构,并针对处理模式的不同,对大数据处理的不同层次进行展开讨论.大数据处理的基础是数据的存储,本文首先对大数据的存储展开一定的讨论,之后对上述三种模式展开叙述,使得读者能够对大数据系统的构建方面有一个初步的了解.     

基于聚类和动态LOD的三维地形建模方法

为提高基于DEM高程数据的三维大地形绘制效率,提出基于K-means聚类和动态LOD的三维地形建模方法。对高程数据集使用K-means聚类分析方法,发现地形数据的自相似性,建立数据采样点与地貌特征分类的自动关联;依据采样点的地貌属性值完成粗化处理,构建不规则三角网模型;采用局部优化算法进行有限域内的三角形分裂以实现三角网的动态更新,结合克里金插值法实现插入点的精确计算,形成LOD层次细节多分辨率模型。实验结果表明,该方法对不同类型地形都获得了较高的数据简化率,提高了三维模型的绘制效率,具有较好的地形特征保持性。